1 受众画像研究竞争对手店铺的受众画像，包括年龄性别地域等方面的分布情况通过观察竞争对手店铺的受众画像，我们可以了解他们所针对的主要人群特征例如，他们的产品是否更适合年轻人还是中年人，男性还是女性，城市居民。
客户画像的PERSONA要素如下P代表基本性Primary指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈E代表同理性Empathy指用户角色中包含姓名照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心R代表真实性Realistic指用。
4服务产品对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量 5行业报告用户研究通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯消费偏好。
举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
客户画像的内容有用户属性用户行为用户消费1用户属性 一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标用户的年龄性别设备型号安装注册状态职业等等用户静态特征这里的用户性别既可以指自然性别，又可以指购物性别。
用户画像是根据用户社会属性生活习惯和消费行为等信息抽象出的一个标签化的用户模型构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析得来的高度精炼的特征标识 User Persona和User Profile似乎都可以译成用户。
1标签画像客户画像的核心在于给用户“打标签”，每一个标签通常是某类特征标识，可以用高度精练的特征描述同一类人不同于其他行业，物业服务管理的基础是房屋，所以微小区客户画像是以房为基础进行画像，物业管理者对。
客户画像客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基客户画像的核心工作是为客户打标签，打标签的重要目的之一是为了让 用户画像是根据用户社会属性生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一。
